論文の概要: Predicting conversions in display advertising based on URL embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12003v2
• Date: Fri, 28 Aug 2020 09:09:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 07:00:13.477890
• Title: Predicting conversions in display advertising based on URL embeddings
• Title（参考訳）: url埋め込みに基づくディスプレイ広告における変換予測
• Authors: Yang Qiu, Nikolaos Tziortziotis, Martial Hue, Michalis Vazirgiannis
• Abstract要約: 本稿では、訪問URLの履歴から、ユーザが変換する確率を推定するための異なるモデルを紹介し、検討する。 自然言語処理にヒントを得て,意味的に意味のあるURL表現を計算するために,3つのURL埋め込みモデルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.63178490961762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online display advertising is growing rapidly in recent years thanks to the automation of the ad buying process. Real-time bidding (RTB) allows the automated trading of ad impressions between advertisers and publishers through real-time auctions. In order to increase the effectiveness of their campaigns, advertisers should deliver ads to the users who are highly likely to be converted (i.e., purchase, registration, website visit, etc.) in the near future. In this study, we introduce and examine different models for estimating the probability of a user converting, given their history of visited URLs. Inspired by natural language processing, we introduce three URL embedding models to compute semantically meaningful URL representations. To demonstrate the effectiveness of the different proposed representation and conversion prediction models, we have conducted experiments on real logged events collected from an advertising platform.
• Abstract（参考訳）: オンラインディスプレイ広告は、広告購入プロセスの自動化により、近年急速に成長している。 リアルタイム入札(rtb)は、広告主とパブリッシャー間の広告インプレッションのリアルタイムオークションによる自動取引を可能にする。 キャンペーンの有効性を高めるため、広告主は近い将来、変換される可能性の高いユーザー(購入、登録、ウェブサイト訪問など)に広告を配信する必要がある。 本研究では,訪問urlの履歴を考慮に入れて,ユーザ変換の確率を推定するための異なるモデルを紹介し,検討する。 自然言語処理にヒントを得て,意味的に意味のあるURL表現を計算するために,3つのURL埋め込みモデルを導入する。 提案した表現モデルと変換予測モデルの有効性を示すため,広告プラットフォームから収集した実ログイベントについて実験を行った。

関連論文リスト

• Long-Term Ad Memorability: Understanding & Generating Memorable Ads [54.23854539909078]
  広告の記憶可能性に関する大規模な研究は行われていない。 276のブランドをカバーする1749の参加者と2205の広告からなる,最初の記憶可能性データセットであるLAMBDAをリリースする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T10:27:04Z)
• Online Ad Procurement in Non-stationary Autobidding Worlds [10.871587311621974]
  本稿では,複数次元決定変数,帯域幅フィードバック,長期不確実な制約を用いたオンライン意思決定のための原始双対アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは, 逆数, 逆数, 周期的, エルゴディックな手順により, 調達結果が生成されると, 多くの世界では, 後悔の度合いが低いことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T00:41:08Z)
• Optimizing Floors in First Price Auctions: an Empirical Study of Yahoo Advertising [0.0]
  本稿では,最初の価格オークションにおけるフロア設定モデルを提案し,Yahooサイトにおけるその実装の影響について論じる。 提案ソリューションは,入札者に対して,入札要求に含まれるフロアに対する応答として入札行動を変更するよう促す。 年間収益はヤフーのディスプレイの在庫で+1.3%、ビデオ広告の在庫で+2.5%と見積もられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-12T22:40:53Z)
• Boost CTR Prediction for New Advertisements via Modeling Visual Content [55.11267821243347]
  広告の視覚的内容を利用してCTR予測モデルの性能を向上させる。 過去に蓄積された履歴的ユーザ・アドインタラクションに基づいて,各ビジュアルIDの埋め込みを学習する。 Baiduオンライン広告のCTR予測モデルにビジュアルIDを埋め込んだ後、広告の平均CTRは1.46%改善し、総料金は1.10%増加した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-23T17:08:54Z)
• Multi-Channel Sequential Behavior Networks for User Modeling in Online Advertising [4.964012641964141]
  本稿では,ユーザと広告を意味空間に埋め込むための深層学習手法であるマルチチャネルシーケンシャル行動ネットワーク(mc-sbn)を提案する。 提案するユーザエンコーダアーキテクチャでは,過去の検索クエリや訪問ページ,クリックした広告など,複数の入力チャネルからのユーザアクティビティをユーザベクトルにまとめる。 その結果,MC-SBNは関連広告のランク付けを改善し,クリック予測とコンバージョン予測の両方の性能を向上させることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-27T06:13:29Z)
• CAMTA: Causal Attention Model for Multi-touch Attribution [25.258282793367453]
  本研究では,ユーザ個人化MTAのカジュアルアトリビューション機構である,新しいディープリカレントニューラルネットワークアーキテクチャCAMTAを提案する。 複数のベースラインと比較し,予測精度に関してcamtaの優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-21T15:05:00Z)
• A novel auction system for selecting advertisements in Real-Time bidding [68.8204255655161]
  リアルタイム入札(Real-Time Bidding)は、インターネット広告システムで、近年非常に人気を集めている。 本稿では、経済的な側面だけでなく、広告システムの機能にかかわる他の要因も考慮した、新たなアプローチによる代替ベッティングシステムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T18:36:41Z)
• An Empirical Study of In-App Advertising Issues Based on Large Scale App Review Analysis [67.58267006314415]
  われわれは,App StoreとGoogle Playの広告関連ユーザフィードバックに関する大規模分析を行った。 広告関連レビュー36,309件の統計分析から,利用者は使用中のユニーク広告数や広告表示頻度を最も気にしていることがわかった。 いくつかの広告イシュータイプは、他の広告イシューよりも開発者によって迅速に対処される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-22T05:38:24Z)
• Real-Time Optimization Of Web Publisher RTB Revenues [10.908037452134302]
  本稿では,第2価格オークションによるWebパブリッシャーの収益を最適化するエンジンについて述べる。 エンジンは競売ごとに約1ミリ秒で最適な予備価格を予測できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-12T11:14:56Z)
• Do Interruptions Pay Off? Effects of Interruptive Ads on Consumers Willingness to Pay [79.9312329825761]
  本研究は,広告主ブランドの商品に対する消費者の支払い意欲に及ぼす割り込み広告の影響を計測する研究結果である。 本研究は, 広告の経済的影響に関する研究に寄与し, 実験マーケティング研究における実際の(自己申告の)支払意欲を測定する方法を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-14T09:26:57Z)
• Online Joint Bid/Daily Budget Optimization of Internet Advertising Campaigns [115.96295568115251]
  複数のチャンネルにまたがるペイ・パー・クリック広告キャンペーンのオンライン共同入札/日次予算最適化の自動化問題について検討する。 どのキャンペーンでも、Gaussian Processesによる入札のクリック数と日々の予算に依存しています。 我々は4つのアルゴリズムを設計し、O(sqrtT)として高い確率で上界した後悔に苦しむことを示す。 我々は,1年以上に1日平均1000ユーロを消費した実世界のアプリケーションにおいて,我々のアルゴリズムの採用結果を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-03T11:07:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。